随着海洋经济的发展,越来越多的海洋工程项目投入建设或运营,伴随产生的海洋工程腐蚀问题也越发变得不可忽视。目前多数钢筋混凝土工程结构直接裸露于环境中或处于欠保护状态,建设在严酷海洋环境中的钢筋混凝土工程在漫长服役期里容易受到腐蚀而劣化,部分临海工程甚至建设运营不到数十年间就产生了腐蚀损坏,给人民生命和财产安全埋下重大安全隐患。因此,结合海洋环境下混凝土中钢筋腐蚀机理,研发钢筋混凝土腐蚀无损监测系统,实时掌握建筑物耐久性服役状态,提高对服役钢筋损伤状态的检测精度,对危险工程做出及时准确预判尤为重要。本课题从以下几个方面对混凝土中钢筋腐蚀状态无损监测与评估方法作了相关研究:（1）针对目前报导的X射线、CT扫描和探地雷达等高精度钢筋腐蚀监测设备成本高昂、操作复杂、体积庞大在实际工程中监测不便及部分设备数据采集需要定期人工巡检等问题,研发了基于阳极梯传感器和应变片传感器结合的嵌入式远程钢筋腐蚀监测系统,该监测系统体积小、设备造价低,能够同时监测不同深度多类型的钢筋腐蚀渐变信号（如腐蚀电压、腐蚀电流、应变电压、混凝土阻抗等腐蚀信息）。利用物联网云平台系统上传、展示及保存腐蚀数据,通过人工智能技术对腐蚀特征信息进行分析挖掘和融合应用,实现对钢筋渐变深度锈蚀信息的全过程监测。（2）跨海大桥和海底隧道部分区域移动网络覆盖差、信号遮挡严重,针对钢筋腐蚀监测装置在信号盲区数据传输问题,研发了集Lora和4G一体的无线网关装置,采用Lora无线通讯方案低功耗远距离的进行局域无线数据传输,能够有效弥补4G通信方案中局域信号盲区内数据无法传输的缺陷。信号盲区内的钢筋腐蚀监测装置可通过扩展的Lora模块,将数据透传至移动信号覆盖区的Lora无线网关装置,网关装置将接收的数据整理成相应数据帧后,通过4G模块打包上传至阿里云端服务器进行展示、储存,或者通过485总线与上位机直接连接,使用Modscan主站软件按照MODBUS-RTU协议轮询读取网关数据。（3）根据钢筋腐蚀监测系统测得的不同钢筋腐蚀阶段特征数据,建立钢筋腐蚀数据集,对数据集人工排查清除异常值后进行归一化预处理,设计新型卷积残差神经网络拓扑模型对钢筋腐蚀状态进行检测,改进ADAM算法用于优化训练卷积残差神经网络拓扑模型,引入分段学习率衰减策略抑制网络训练后期学习率震荡,同时对二阶矩估计梯度变化进行调整,提高迭代收敛效率。建立基于数据驱动的智能化钢筋混凝土腐蚀判断模型且具有较高识别精度的算法有利于摆脱对专家知识人工解释的依赖。